Model Context Protocol (MCP)

Hvad er Model Context Protocol?

Model Context Protocol, eller MCP, er en åben og standardiseret protokol. Du kan bruge den til at skabe struktureret og pålidelig kommunikation mellem klientsoftware og sprogmodelservere (LLM). I modsætning til normale API’er giver MCP dig en ensartet måde at udveksle kontekst, værktøjer og ressourcer på. Det betyder, at du kan forbinde AI-systemer fra forskellige firmaer uden at løbe ind i kompatibilitetsproblemer. MCP definerer, hvordan man pakker og sender ikke kun prompts, men også ekstra information som metadata, værktøjsbeskrivelser og ressourcelinks. Det gør kommunikationen forudsigelig og nem at udvide, når du skal tilføje nye funktioner.

Hvordan MCP forbinder til Python-serverudvikling

Når du bruger MCP i Python-serverprojekter, undgår du forvirring fra at arbejde med tilpassede eller unikke grænseflader. MCP-kompatible servere ved, hvordan de skal læse og håndtere disse strukturerede forespørgsler. Denne tilgang hjælper dig med at bruge mindre tid på integration og gør din kode lettere at vedligeholde. Du kan hurtigt bygge AI-applikationer, skalere dem op og arbejde med enhver klient, der understøtter MCP, uanset hvilket AI-system den bruger. MCP’s klare måde at definere kontekst, ressourcer og værktøjer på betyder, at du skriver mindre oversættelseskode og bygger videre på et solidt fundament af genanvendelige komponenter.

Grundprincipper og arkitektur

MCP har flere hoveddele:

• Servere: Det er de systemer, der kører MCP-endpoints. De accepterer kontekstdetaljer, værktøjsforespørgsler og ressourcekald fra klienter.
• Ressourcer og værktøjer: Det er modulære funktioner, som fx regnemaskiner eller søgemaskiner, som serveren stiller til rådighed gennem MCP. Klienter og LLM’er kan bruge dem efter behov.
• Kontekst og prompts: MCP lader dig sende detaljeret kontekst inkl. brugerens instrukser, samtalehistorik og ekstra oplysninger. Det understøtter mere præcise og personlige model-svar.
• Udvidelighed: Du kan udvide MCP ved at tilføje egne værktøjer, ressourcer eller måder at strukturere kontekst på. Det gør det let at understøtte nye AI-workflows, når dine behov ændrer sig.

Når du bygger med MCP’s skemabaserede tilgang, forbereder du dine Python-projekter på fremtidige ændringer. MCP-kompatible servere kan fungere gnidningsfrit med nye LLM’er og AI-værktøjer, når de udkommer. Denne protokol hjælper dig med at fokusere på struktur, tilpasningsevne og at sikre, at alle dine AI-systemer kan arbejde sammen.

Python-biblioteker til MCP-serverfundament

Det fungerer bedst at bygge en Model Context Protocol (MCP) server i Python, når du bruger specifikke biblioteker, der understøtter protokollen, håndterer forespørgsler smidigt og skalerer godt med flere brugere eller opgaver.

MCP Python SDK

MCP Python SDK er det vigtigste værktøj, du har brug for til at lave servere, der følger MCP-reglerne. Dette toolkit giver dig funktioner til datavalidering (skemavalidering), håndtering af kontekst og styring af protokollogik. Med det kan du hurtigt definere ressourcer og opsætte værktøjer. SDK’et hjælper med at sikre, at din server matcher de nyeste MCP-standarder. Fordi det klarer det meste af protokollogikken for dig, bruger du mindre tid på at skrive specialkode og opdatere din server, når protokollen ændres.

Centrale webframeworks: FastAPI og Flask

FastAPI

FastAPI er et moderne og hurtigt webframework, der fungerer godt til MCP-servere. Det understøtter asynkron programmering, hvilket betyder, at din server kan arbejde på mange forespørgsler på én gang uden at gå i stå. FastAPI laver automatisk OpenAPI-dokumentation og tjekker dine data med pydantic. Fordi det bruger ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) og undgår blokering, kan FastAPI håndtere mange samtidige forespørgsler. Det gør det til et stærkt valg for applikationer, der bruger kunstig intelligens eller skal håndtere meget kontekst på én gang.

Flask

Flask er et andet populært webframework. Mange vælger det, fordi det er simpelt og nemt at bruge. Som standard håndterer Flask én forespørgsel ad gangen, hvilket fungerer godt til simple applikationer, eller når opgaver ikke skal køre samtidig. Hvis du vil have Flask til at klare flere opgaver på én gang, kan du tilføje ekstra biblioteker. Flask er en god mulighed, hvis du vil bygge en hurtig prototype, eller din server ikke skal håndtere mange brugere på én gang.

Asynkron samtidighed: asyncio og trio

asyncio

asyncio følger med Python og lader dig skrive asynkron kode. Det gør det muligt at bruge async og await-kommandoer, så din server kan svare på mange forespørgsler og lave baggrundsarbejde uden at vente på, at én opgave bliver færdig, før den næste starter. Hvis du bruger FastAPI eller bygger din egen ASGI-applikation, hjælper asyncio dig med at styre flere jobs på én gang, fx baggrundsopgaver eller kald til andre systemer, uden at bruge ekstra tråde.

trio

trio er et andet bibliotek til asynkron programmering men med ekstra funktioner. Det bruger struktureret samtidighed, som gør det nemmere at organisere og annullere grupper af opgaver sikkert. trio forbedrer fejlhåndtering og gør kompliceret asynkront arbejde nemmere at styre. Udviklere vælger trio til MCP-servere, der har brug for nøje kontrol over mange samtidige opgaver.

Fundament for skalerbare MCP-servere

Når du kombinerer MCP Python SDK med FastAPI (eller Flask) og tilføjer enten asyncio eller trio, får du et solidt setup til din MCP-server. Denne kombination understøtter organiseret kommunikation og forbereder din server til avancerede funktioner, nye forbindelser og drift i større skala.

Avancerede biblioteker & værktøjer til forbedret serverfunktionalitet

Dataserialisering og validering

For at holde din protokolbaserede server pålidelig har du brug for præcis datavalidering. Du kan bruge pydantic, som læser Python-typeannoteringer for at tjekke og parse data i kørselstiden. Dette værktøj kræver næsten ingen ekstra processorkraft og fungerer godt til at oprette strikte beskedformater til MCP-beskeder og værktøjsinput. Pydantic bruger opdaterede parse-metoder, og benchmarks viser, at det kan validere typiske datamodeller på under ét millisekund. Det hjælper dig med at fange forkerte datatyper og blokere forespørgsler, der ikke følger dine regler.
marshmallow er et andet værktøj til at styre, hvordan data kommer ind og ud af dit system. Det understøtter brugerdefinerede datafelter, organiserer komplekse data i indlejrede strukturer og lader dig køre ekstra steps før eller efter behandling. Det er nyttigt, når du skal transformere eller rydde op i data, der kommer ind i din MCP-server.

Realtidskommunikation: Websockets og SSE

Mange interaktive AI-systemer har brug for opdateringer i realtid. Med websockets kan din server og klienter sende beskeder frem og tilbage når som helst via én TCP-forbindelse. Denne opsætning lader dig streame svar, sende liveopdateringer fra værktøjer eller arbejde på delte modelopgaver med andre. Tests og undersøgelser viser, at websocket-forbindelser normalt holder forsinkelser under 50 millisekunder, hvilket er meget hurtigere end long-polling eller almindelige HTTP-forespørgsler til løbende kommunikation.

Hvis du kun skal sende opdateringer fra serveren til klienten, kan Server-Sent Events (SSE) hjælpe. SSE bruger simple HTTP-forbindelser, som de fleste browsere understøtter. Det fungerer godt til at sende envejs-beskeder, fx notifikationer eller opdateringer, og holder serverens ressourcer lave, når du ikke har brug for tovejskommunikation.

Sikkerhed og godkendelse

For at holde modelkontekster og brugerdata sikre har du brug for stærk godkendelse. Authlib hjælper dig med at opsætte OAuth2 og OpenID Connect. Det er almindelige metoder til sikker login og styring af tokens, der kontrollerer adgang. Authlib følger anerkendte standarder og gør det nemmere at forbinde med forskellige identitetsudbydere, samtidig med at svage punkter i din sikkerhed mindskes.

Til sessionstyring lader PyJWT dig bruge JSON Web Tokens. Disse tokens er kryptografisk signeret, så du hurtigt kan tjekke, hvem en bruger er og hvad de må, uden at slå op i en database hver gang. PyJWT understøtter avancerede signeringsmetoder som RS256 og HS512, hvilket opfylder strenge sikkerhedskrav ifølge brancheundersøgelser og retningslinjer.

Når du bruger pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib og PyJWT i din MCP-server, får du stærk datavalidering, hurtig realtidskommunikation og sikker godkendelse. Hvert bibliotek klarer en specifik opgave, hvilket gør din server modulær, let at vedligeholde og klar til produktion.

Integrationsstrategier for MCP-servere

Effektiv integration hjælper MCP-servere med at interagere med eksterne tjenester, håndtere data og blive udrullet pålideligt. Her finder du specifikke strategier, klare forklaringer og praktiske eksempler for hvert nøglebibliotek, der bruges i moderne Python-baseret MCP-serverudvikling.

Forbindelse til eksterne API’er

MCP-servere har ofte brug for data fra tredjepartskilder for at forbedre modelkonteksten. Du kan bruge requests-biblioteket til synkrone HTTP-kald, når blokerende operationer ikke er et problem, fx under serveropstart eller i perioder med lav trafik. Hvis din server skal håndtere mange forespørgsler på én gang eller undgå blokering, tilbyder httpx-biblioteket asynkrone HTTP-funktioner. HTTPX understøtter connection pooling og HTTP/2, hvilket forbedrer hastighed og datahåndtering på travle servere (se HTTPX-benchmarks for ydelsesdetaljer).

Eksempel:

• Kald requests.get() for at hente ressourcer i scripts eller værktøjer, der kører synkront.
• Brug await httpx.AsyncClient().get() inde i asynkrone FastAPI-endpoints for at hente data parallelt.

Databaseintegration

MCP-servere skal ofte gemme og håndtere data over tid. Til relationelle databaser tilbyder SQLAlchemy en Object Relational Mapper (ORM). Dette værktøj lader dig skrive Python-kode til at oprette, læse, opdatere og slette databaserækker, og det håndterer komplekse forespørgsler og databaseændringer. SQLAlchemy’s ORM beskytter dig mod at skrive rå SQL, hvilket hjælper med at undgå kodefejl og gør vedligeholdelse nemmere (se SQLAlchemy-dokumentation og undersøgelser om ORM-fordele).

Til applikationer, der bruger asynkron programmering, tilbyder asyncpg direkte adgang til PostgreSQL med fuld async-understøttelse. Dette bibliotek fungerer godt, hvor du skal håndtere mange databaseforbindelser på én gang, som i FastAPI-drevne MCP-servere. Benchmarks viser, at asyncpg kan nedsætte ventetider og klare flere forespørgsler pr. sekund sammenlignet med synkrone database-drivere.

Eksempel:

• Brug SQLAlchemy’s ORM til at registrere brugerhandlinger eller værktøjsbrug i en database.
• Brug asyncpg til eventdrevne opgaver, der kræver ikke-blokerende databaseoperationer.

Produktionsudrulning

For at køre MCP-API’er for mange brugere fungerer uvicorn godt som ASGI-server til FastAPI-apps. Uvicorn bruger asyncio til at håndtere mange forespørgsler samtidigt. Til servere, der er bygget med WSGI-frameworks som Flask, styrer gunicorn flere worker-processer, hvilket hjælper din applikation med at forblive stabil under belastning. Videnskabelige tests viser, at uvicorn’s event loop fungerer effektivt til I/O-tunge, asynkrone workloads. Gunicorn passer godt til traditionelle, synkrone applikationer.

Du kan bruge Docker til at pakke din server og dens afhængigheder i et enkelt, reproducerbart image. Docker gør serveren nem at flytte, hjælper med orkestreringsværktøjer som Kubernetes og understøtter pålidelige CI/CD-processer. Forskning viser, at Docker mindsker opsætningsfejl og understøtter nem skalering på tværs af flere maskiner.

Eksempel:

• Start en FastAPI MCP-server med uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Placer din serverkode i en Dockerfile for at bygge konsistente images til ethvert miljø.

Du kan kombinere requests eller httpx til API-kald, SQLAlchemy eller asyncpg til datalagring, uvicorn eller gunicorn til serverdrift og Docker til udrulning. Disse strategier hjælper MCP-servere med at forbinde til eksterne systemer, lagre data effektivt og køre pålideligt i virkelige produktionsmiljøer.

Praktisk eksempel – Byg en simpel MCP-server

Trin 1: Installer nødvendige pakker

Start med at bruge pip for at tilføje alle de biblioteker, du skal bruge til MCP-serveren:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Trin 2: Definér et lommeregner-værktøj og opret MCP-serveren

Du vil bruge FastAPI til at håndtere HTTP-forespørgsler, pydantic til at tjekke og strukturere inputdata, og MCP Python SDK til at følge MCP-protokollen.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Forklaring:

• FastAPI opsætter webappen og de HTTP-ruter, du har brug for.
• pydantic bruger AddInput-klassen til at sikre, at input til værktøjet har de rigtige typer og struktur.
• Tool-dekorationen fra MCP SDK udgiver add-funktionen som en MCP-ressource, der passer til protokollen.
• MCPServer forbinder dit værktøj til FastAPI og opretter MCP-kompatible endpoints automatisk.

Trin 3: Kør serveren

Start ASGI-serveren med uvicorn for at gøre MCP-endpoints tilgængelige:

uvicorn main:app --reload

Sådan fungerer det

Når serveren modtager en korrekt formateret MCP-forespørgsel til add-værktøjet, sender FastAPI den til den rigtige funktion. pydantic tjekker dataene for at sikre, at de er korrekte. MCP SDK håndterer alle protokolreglerne. add-værktøjet beregner derefter summen og sender et JSON-objekt med resultatet tilbage. Du kan tilføje flere værktøjer ved at oprette nye inputmodeller og funktioner og derefter registrere dem hos MCP-serveren.

Dette eksempel giver dig et komplet setup til en simpel, standardfølgende MCP-server. Du bruger FastAPI, pydantic, MCP Python SDK og uvicorn. Du kan bruge dette mønster til at bygge større MCP-servere med flere værktøjer og funktioner.